iPad|我把无人车的避障技术装进了iPad，刺激手部为盲人导航，杂货间也能畅通无阻( 二 )
根据LiDAR的工作原理 ， 它能够计算出光线从镜头射向物体、再从物体返回镜头的时间 ， 再考虑到光的传播速度 ， 整个过程大约只需要25纳秒 。
也就是说 ， 根据这25纳秒内发射再返回的光线 ， 就能够知道障碍物距iPad有多远了 。 这也是自动驾驶汽车的技术原理 。
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居然还配了Apple Pencil ， 该打！
可以简单试想一下具体场景的工作情况 ， 比如在如下场景 ， 标黄的墙和标红的椅子是障碍物 ， 要避开 ， 能够通行的是中间的青色区域 。
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在视觉上识别障碍物和通路之后 ， 还要把这种视觉信息转换成针对手指关节的刺激 ， 比如 ， 如果该障碍物离你很近 ， 这个刺激可能就会比较大 ， 相反 ， 如果物体较远 ， 给到的刺激也就相应较小 。
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于是 ， 通过手部刺激 ， 就“绘制”出了一张你周围的地图 。
这还不止 ， 当换成俯视图时 ， 我们会发现 ， 还存在镜头看不见的地方 ， 就是墙背后标黄的未知区域 ， 要把已知区域和未知区域区分 ， 在已知区域的分支下进行上述刺激转换 ， 难度瞬间就蹭蹭蹭往上窜了不少 。
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接下来就是没日没夜的编程和设计 ， 又看到了熟悉的工作场景：
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准备就绪之后 ， 我们打开iPad中的这款应用程序“HandEyes” ， 可以看到整个界面比较简洁 ， 右侧就是简单的控制按钮 ， 用以切换视角和镜头放大 ， 当拿着iPad在屋里行走的时候 ， 也能很方便地进行控制 。
在左边 ， 有一个红色按钮 ， 这是对深度数据（depth data）的一个预览 ， 能够帮助看清镜头前方的路况 。 不过 ， Wighton表示 ， 要是iPhone也支持LiDAR的话 ， 整个设备就可以再简便很多 。
给手一个刺激 ， 你就能“撬起”所有障碍
“看”的步骤搞定了 ， 怎么把视觉信息转换成手部刺激呢？这就轮到“保温杯”出场了 。
Wighton介绍道 ， 与身体其他部位相比 ， 我们的手相对而言就足以敏感 ， 能够根据外部刺激正确辨别来源方向 。
比如针对上述场景 ， 就能转换成下图右下方蓝色区域内的刺激示意图：
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也就是说 ， 在每根手指的每个关节处施以不同强度的刺激 ， 就能帮助更好地复现障碍物的方向和位置距离 。
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把这个原理图做出来大概就是这个亚子：
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接下来的工作 ， 就是没日没夜地组装“保温杯”了：
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大致的过程差不多就是这样了 ， 从效果上看 ， 这个导航系统还是十分完美的 ， 尤其是当熟用之后 。
不过 ， 根据Wighton的制作反馈 ， 这个导航系统比他想象的还要难做 。 要是大家感兴趣 ， 也可以自己动手试试~
除了利用AI检测障碍物 ， 这个智能手杖还搭载了语音助手和谷歌地图
正如上文所说 ， 这款EyePad的实用价值在室内更能明确体现 ， 想要出门散步的话 ， 可能还是要用到智能手杖了 。
目前 ， 为给盲人提供更为安全和便利的出行服务 ， 国内外都已经发明了多项技术 ， 比如这款智能手杖WeWalk ， 就能弥补EyePad在户外场景的应用缺失 。
值得注意的是 ， WeWalk联合创始人Kursat Ceylan也是一位盲人 ， 这不仅让他有了研发热情和动力 ， 也使得WeWalk手杖能够更加贴合盲人自身所需要的各种服务 。
官网链接：
https://wewalk.io/en/
据Ceylan介绍 ， 在障碍物识别上 ， 这款手杖配备了AI技术 ， 最远能够检测出160cm外、与使用者胸部高度齐平的物体 。
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同时 ， 手杖还搭载了亚马逊的语音助手Alexa和谷歌地图 ， 通过蓝牙连接 ， 使用者可以与手杖语音交流 ， 进一步护航盲人的室外出行 。 目前该手杖已支持英语、法语、意大利语、西班牙语、葡萄牙语、土耳其语和阿拉伯语 。
除此之外 ， 根据协助开发该产品的Jean Marc Feghali表示 ， 他们不仅想要做一根“聪明”的手杖 ， 还希望把手杖与运输网络和自动驾驶汽车进行融合 。 比如 ， WeWalk可以与交通信号灯互动 ， 使用者在过马路的时候无需按下按钮 ， 以及可以提醒使用者在公交车特定站点等待 。
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